A NVIDIA anuncia uma nova classe de supercomputadores de inteligência artificial com grande capacidade de memória. Criado para permitir o desenvolvimento de modelos gigantes de última geração para aplicações de linguagem generativas de IA, sistemas de recomendação e cargas de trabalho de análise de dados.
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O espaço de memória compartilhada da NVIDIA DGX GH200 utiliza a tecnologia de interconexão NVLink com o NVLink Switch System para combinar 256 superchips GH200, permitindo que funcionem como uma única GPU. Estima-se que os supercomputadores estejam disponíveis até o final do ano.
“IA generativa, grandes modelos de linguagem (LLMs) e sistemas de recomendação são os motores digitais da economia moderna”, diz Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA. “Os supercomputadores de IA DGX GH200 integram as tecnologias de computação e rede aceleradas mais avançadas da NVIDIA para expandir a fronteira da IA.”
Jensen Huang, fundador e CEO da NVIDIA. Foto: Divulgação
“Cada vez mais a NVIDIA vem investindo em soluções mais potentes para supercomputadores. Isso segue a tendência de mercado devido à demanda crescente por poder computacional avançado e aceleração de inteligência artificial”, reforça Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para América Latina.
Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para América Latina. Foto: Divulgação
Uma nova ferramenta de pesquisa para pioneiros da IA
Google Cloud, Meta e Microsoft estão entre os primeiros a obter acesso a DGX GH200 para explorar seus recursos para cargas de trabalho de IA generativas. A NVIDIA também pretende fornecer o design como um modelo para provedores de serviços em nuvem e outros hiperescaladores, para que possam personalizá-lo ainda mais para sua infraestrutura.
“A construção de modelos generativos avançados requer abordagens inovadoras para a infraestrutura de IA”, afirma Mark Lohmeyer, vice-presidente de computação do Google Cloud. “A nova escala NVLink e a memória compartilhada dos Superchips Grace Hopper abordam os principais gargalos da IA em larga escala e estamos ansiosos para explorar seus recursos para o Google Cloud e nossas iniciativas de IA generativa.”
Mark Lohmeyer, vice-presidente de computação do Google Cloud. Foto: Divulgação
“À medida que os modelos de IA crescem, eles precisam de uma infraestrutura poderosa que possa ser dimensionada para atender às demandas crescentes”, ressalta Alexis Björlin, vice-presidente de infraestrutura, sistemas de IA e plataformas aceleradas da Meta. “O design Grace Hopper da NVIDIA procura fornecer aos pesquisadores a capacidade de explorar novas abordagens para resolver seus maiores desafios.”
Alexis Björlin, vice-presidente de infraestrutura, sistemas de IA e plataformas aceleradas da Meta. Foto: Reprodução/LinkedIn
Novo supercomputador NVIDIA Helios para pesquisa e desenvolvimento avançados
A NVIDIA está construindo seu próprio supercomputador IA baseado em DGX GH200 para potencializar o trabalho de seus pesquisadores e equipes de desenvolvimento. Batizado de NVIDIA Helios, o supercomputador contará com quatro sistemas DGX GH200.
Cada sistema no supercomputador Helios será interconectado com a rede NVIDIA Quantum-2 InfiniBand com largura de banda de até 400 Gb/s para aumentar a taxa de transferência de dados para treinar grandes modelos de IA. Ainda incluirá 1.024 Grace Hopper Superchips e deverá estar online até o final do ano.
Integrado e construído especificamente para modelos gigantes
Os supercomputadores DGX GH200 incluem softwares NVIDIA para fornecer uma solução completa e pronta para uso para as maiores cargas de trabalho de IA e análise de dados. O software NVIDIA Base Command™ oferece gerenciamento de fluxo de trabalho de IA, gerenciamento de cluster de nível empresarial, bibliotecas que aceleram computação, armazenamento e infraestrutura de rede e software de sistema otimizado para executar cargas de trabalho de IA.
Também está incluso o NVIDIA AI Enterprise, a camada de software da plataforma NVIDIA AI. Ele fornece mais de 100 estruturas, modelos pré-treinados e ferramentas de desenvolvimento para simplificar o desenvolvimento e a implantação da inteligência artificial de produção, incluindo IA generativa, visão computacional, IA de fala e muito mais.
